단백체정보학 연구실(Proteomic Informatics Laboratory)은 대전광역시 소재 충남대학교 생명정보융합학과/바이오AI융합학과에 소속된 연구실로, 교수님 성을 따 짧게 ‘KimLab’으로 부르고 있습니다. 2021년 문을 연 ‘KimLab’은 아직 졸업생이 없는 젊은 연구실로 이번 여름 첫 졸업생이 나올 예정입니다.
주로 질량세포분석기(Mass Cytometry, CyTOF), 유세포분석기(Flow Cytometry, FACS), 액체크로마토그래피-질량분석기(Liquid Chromatography-Mass Spectrometry, LC-MS)를 이용한 다차원단백체 빅테이터 생산을 바탕으로 질병 유무나 약물 처리에 따른 단백질의 발현량, 프로테오폼, 돌연변이, 전사후번역과정(인산화, 당질화), 구조적/형태적 변화, 단백질-단백질 간 상호작용 변화 등을 탐구합니다.
더 나아가 단백질체 정보를 기반으로 질병 진단 방법이나 펩타이드 약물 발굴 등으로 발전, 연결하는 방향을 탐색하고 있습니다. 이를 위해서 인공지능(머신러닝)을 적용하여 진단 및 치료표적을 발굴하고 이와 관련된 소프트웨어를 개발하는 일도 함께하고 있습니다. 이러한 연구시스템이 갖추어진 연구실은 현재까지 전 세계에서 유일합니다.
그림 1. 단백체정보학 연구실 인프라
그림 2. 주요 연구분야 개념도
주요 연구분야는 단일세포 다차원단백체 빅데이터 생산과 가공, 생산한 데이터를 인공지능(머신러닝)과 네트워크 분석법으로 분석하여 질병의 진단과 치료표적 발굴에 적용하고 있습니다.질량세포분석기(Mass Cytometry, CyTOF) 장비로 중금속 동위원소가 표지된 항체를 이용하여 단일면역세포의 세포분열, 세포분화정도, 세포변화종류, 세포수량, 세포분화 과정의 이상여부, 세포괴사, 면역아형, 면역표현형, 면역기능 등을 측정합니다.
그림 3. 질량세포분석기 기반 다차원 단일면역세포 분석 모식도
그리고, 유세포분석기(Flow Cytometry, FACS) 장비로, 세포 특이적인 항체-형광으로 50-500개의 카피본을 갖는 면역관련 단일세포(면역세포, 섬유아세포, 내피세포, 기질세포 등)를 96-well plate에 분리합니다. 분리된 단일세포에서 단백질을 추출한 다음, 효소를 처리하여 펩타이드로 만든 다음 LC-MS를 이용하여 단백질 발현량, 돌연변이, 프로테오폼, PTM(당질화, 인산화), 형태적 변화 데이터를 생산합니다.
그림 4. FACS 및 LC-MS 기반 단일세포 다차원단백체 분석 모식도
단일세포 다차원단백체 데이터와 임상정보 등을 모두 통합한 다음에, 네트워크로 결합해서 하나의 시스템으로 구축합니다. 이렇게 구축된 생체지표 데이터에 상호작용 정보까지 포함하면 개별 검체 당 약 2,000K 이상의 데이터가 생산됩니다. 여기에 네트워크 분석 모델을 적용하여 상호작용 되는 정도의 크기에 따라서 가중치를 부여해서 구현합니다. 상호작용 정도를 표현할 때 해당 그림처럼 상호작용 정도가 낮아 가중치 값이 낮은 것은 얇은 선으로, 그리고 가중치 값이 큰 것은 굵은 선으로 표현해서 구현합니다. 이렇게 하나의 시스템을 구축해 놓고, 딥러닝을 포함한 주요 머신러닝 알고리즘을 이용해서 그룹 간에 차이를 보이는 핵심 부위를 찾습니다. 그리고 그 중요도에 따라 우선순위를 매겨서 치료표적 부위를 선정하고, 알고리즘별로 성능 평가도 함께 진행하게 됩니다.
그림 5. 생체분자(단백질) 상호작용 네트워크 모델 구축 예시
머신러닝 분석을 통해 검출된 핵심 부위, 즉 제어가 가능한 부위를 대상으로 중첩효과모델이 혼합된 네트워크 분석 방법을 통해, 해당 핵심 부위를 직접적으로 저해하거나, 아니면 상위에 있는 타겟을 저해하는 경우 등을 시뮬레이션합니다. 구축된 하나의 시스템 내에 존재하는 모든 생체지표와 상호작용 부위를 하나씩 끊어보고 그 효과를 예측하고, 핵심 부위를 직접적으로 제어할 수도 있지만, 상위에 있는 어떤 부위를 제어한 경우, 제어 효과가 증폭되어서 핵심 부위의 저해 효과가 더 클 수 있습니다. 이러면 상위에 있는 부위를 타겟팅해서 실제 치료제로 개발하면, 더 적은 용량으로도 원하는 제어가 가능하고 제어 효과가 다른 부위로 확산하여서 전파되는지의 여부도 살펴볼 수 있기 때문에, 약물의 부작용도 함께 시뮬레이션해서 제어 부위를 최종적으로 발굴합니다.
그림 6. 생체분자 또는 상호작용 네트워크 저해에 따른 유효성 시뮬레이션 모식도
앞서 발굴된 핵심 치료표적 자리를 대상으로 이를 제어할 수 있는 실제 펩타이드 제어물질을 디자인합니다. 딥러닝 알고리즘을 적용하여 펩타이드 제어물질의 효능 예측 모델을 구축하고, 약물로서 잠재력을 갖는 펩타이드 서열을 정한 다음, 펩타이드 약물의 전달 효율이나 약효 지속성이 높도록, 구조나 형태적으로 변화(linear, winged, circular 형태)된 펩타이드를 디자인합니다. 이렇게 디자인된 펩타이드 제어물질을 가지고, 실제 표적으로 삼는 해당 위치에 얼마나 강하게 결합하는 지를, 가상탐색 기반의 도킹 시뮬레이션으로 확인하고, 이렇게 확인된 펩타이드 제어물질을 자동화된 펩타이드 합성기를 이용해서 직접 펩타이드 약물을 합성합니다.
그림 7. 시뮬레이션을 통한 펩타이드 제어물질 선별 모식도
원하는 표적부위에 결합이 되도록 펩타이드 제어물질을 디자인해도, 실제 결합하는 부위는 다를 수 있습니다. 따라서 세포 수준에서 펩타이드 제어물질의 실제 결합부위를 실험적으로 검증하는 과정이 필요합니다.
그림 8. 단백질-약물 결합 부위 분석법
이후, 세포주에 펩타이드 제어물질을 농도별로 단독 처리하거나 병용으로 처리하여 펩타이드 제어물질에 따른 세포기능 분석과 세포독성, 그리고 효능 분석을 통한 전임상 평가까지 연구실에서 직접 수행하고 있습니다.
그림 9. 세포주에서 펩타이드 제어물질의 in vitro 전임상평가
현재 연구실에는 교수님과 석사생 8명과 학부생 5명, 인턴 2명 총 15명이 함께 하고 있습니다. ‘KimLab’은 의생명과학을 바탕으로 다양한 생물분석기기, 생물정보학/생물통계, 인공지능 등 여러 분야를 통합적으로 다루는 실험실이기 때문에 모인 학생들도 생물학(생명과학)을 전공한 학생뿐만 아니라 화학, 컴퓨터공학, 약학 전공자 등 다양한 분야 출신입니다. 이런 다양성이 기존 생물학을 넘어선 새로운 접근을 가능하게 해줍니다.
연구진도 확인을 위한 랩미팅과 함께, 활발한 의견 교환을 위해 서로 논문을 읽고 공부해 발표하는 저널 클럽뿐만 아니라 다양한 분야의 프로그램 사용법과 연구기술을 실습하는 랩세미나가 매주 운영됩니다. 교수님도 항상 이런 미팅에 참석하셔서 열성적으로 학생들을 봐주시곤 합니다.
충남대학교 대덕 캠퍼스는 KAIST와 붙어 있으며 유성구청과도 가깝습니다. 대전역에서 지하철을 타고 갈마역에서 내려 102번 버스를 타고 오시거나 서대전역에서 110번을 타고 오실 수 있습니다. 혹은 유성고속터미널에서 마을1번이나 912, 117번 버스를 타고 오셔도 됩니다. 우리 연구실에 관심이 있으신 분들은 아래의 연락처로 연락하시기를 바랍니다.
■ 주소 : 대전광역시 유성구 대학로 99, 생명시스템과학대학 (N11) 220호 (34134)
■ 웹페이지 : www.kimlab.site
■ 이메일 : kimlab@cnu.ac.kr
■ 전화번호 : Office Phone: 042-821-7262 / Lab Phone: 042-821-7292
신생랩인데 학생도 많고 장비도 훌륭하고 세계에서 유일한 연구시스템을 갖추시다니 대단하십니다.
교수님께서 국제협력에도 관심이 많으셔서 좋은 성과를 많이 내실거 같네요.
응원합니다.^^